Läuft duckduckgo-mcp-server?

duckduckgo-mcp-server läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 0 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.

Wie hat Argusic duckduckgo-mcp-server getestet?

Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 8182af3f2295. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.

Was hat der Test von duckduckgo-mcp-server gekostet?

Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,01 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.

Wie lange dauert die Installation von duckduckgo-mcp-server?

0,1 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.

Braucht duckduckgo-mcp-server eine GPU?

Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.

Was geht bei der Installation von duckduckgo-mcp-server schief?

Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.

Wo ist der Nachweis für duckduckgo-mcp-server?

Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

Englisches Original: https://argusic.com/subject/duckduckgo-mcp-server

duckduckgo-mcp-server

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der Web-Suchfunktionen über DuckDuckGo bereitstellt, mit zusätzlichen Funktionen zum Abrufen und Parsen von Inhalten.

Läuft mit MocksQuelle: GitHubPythonMITCommit 8182af3f2295

Python, Lizenz MIT.

duckduckgo-mcp-server läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 0,1 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

All 136 tests pass (128 unit + 8 e2e), ruff lint passes, and the server starts on streamable-http transport and prints its configuration banner and listen address.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund: Läuft mit Mocks
Argusic Score: 92 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs: 0,01 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe: 1
zuletzt getestet: 2026-10-07
Sterne: 1.567
Forks: 196
offene Issues: 8
Beobachter: 8
Größe: 0 MB
erstellt: 2025-02-22
letzter Push: 2026-09-04

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert 2026-11-04. Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Installationszeit: unter einer Minute
Von der kalten Maschine bis zum Ende: 1 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler: 0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde: uv sync installed 48 packages with 0 errors; `pytest` ran all 136 tests (128 unit + 8 e2e) with 0 failures in 4.3s; `ruff check .` passed; `duckduckgo-mcp-server --help` printed full usage; `duckduckgo-mcp-server --transport streamable-http` started and printed 'Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000'
Verbrauchte Modell-Tokens: 17.455
Genau getesteter Commit: 8182af3f2295
Container-Image: sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher: dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf: jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Verhalten gegenüber echten Diensten: dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert

Sitzung ansehen

Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.

Eine Aufzeichnung von Versuch 1, gelaufen am 2026-10-07, der Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

INFO:     Waiting for application shutdown.
[10/07/26 13:32:40] INFO     StreamableHTTP       streamable_http_manager.py:152
                             session manager
                             shutting down
INFO:     Application shutdown complete.
INFO:     Finished server process [653]
All checks pass, tests pass, server launches cleanly. Here's the final report:
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 0.15, …
tokens used
17,455
All checks pass, tests pass, server launches cleanly. Here's the final report:
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 0.15, …

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

In 0,1 Minuten installiert, schneller als der Median der 46 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.

Was nicht lief oder unbekannt ist

Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

Von den 47 Projekten im Bereich Python, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte duckduckgo-mcp-server Platz 7 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 28 von 47 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.

Laufverlauf

getestet von	Versuch	Ergebnis	Score	Kosten USD	wann
Argusic Runner	1/3	Läuft mit Mocks	92,00	0,01	2026-10-07 13:33 UTC

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/duckduckgo-mcp-server.svg)](https://argusic.com/subject/duckduckgo-mcp-server)

Fragen

Läuft duckduckgo-mcp-server?: duckduckgo-mcp-server läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 0 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic duckduckgo-mcp-server getestet?: Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 8182af3f2295. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von duckduckgo-mcp-server gekostet?: Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,01 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von duckduckgo-mcp-server?: 0,1 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht duckduckgo-mcp-server eine GPU?: Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von duckduckgo-mcp-server schief?: Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
Wie schneidet duckduckgo-mcp-server im Vergleich zu Alternativen ab?: Von den 47 Projekten im Bereich Python, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte duckduckgo-mcp-server Platz 7 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 28 von 47 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für duckduckgo-mcp-server?: Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.